17、基于用户行为的议题聚类关注者分类方法

基于用户行为的议题聚类关注者分类方法

1. 引言

社交网络服务（SNS）近年来迅速崛起，成为人们分享重要信息的重要通信手段。与传统的网络交流方式相比，SNS 用户不仅能与陌生人交换信息，还能更快速地传播信息。以 Twitter 为例，用户可以在未经对方同意的情况下进行关注，这使得用户拥有各种不同意图的关注者。这些关注者可能是积极支持、盲目追随或者消极对待目标用户，并且他们并非对目标用户提及的所有议题都表示赞同。

目标用户通常是拥有大量关注者的权威用户，他们在议程设置和舆论形成方面具有重要影响力。众多关注者围绕这些权威用户的议题展开讨论，形成了多样化的观点。

为了对目标用户的关注者情感进行分类，即支持、不支持和中立，我们提出了一种基于观察权威用户的社交议题和共同关注者的方法。具体而言，该方法具有以下特点：
- 提取目标用户的有影响力支持者：存在一些关注者，他们认同目标用户的观点并积极支持，我们将这些有影响力的支持者视为目标用户的扩展概念。
- 提取反映目标用户观点的议题：关注者并非对支持目标用户的所有议题都表达同情，因此系统根据议题聚类对关注者进行分类。
- 对共同关注者进行分类：共同关注多个目标用户的关注者对每个目标用户的情感是相对的，使用偏差比率进行分类。
- 进行情感分析：使用支持向量机（SVM）和转发前提及目标用户的情感分析来对关注者进行分类。

该方法具有语言独立性，可应用于其他语言。

2. 相关工作

近期有许多研究对使用 Twitter、Orkut、MySpace、Flickr 和 YouTube 等社交网络服务的用户进行了分析。这些研究通过关注数、关注者数、转发数和提